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帶有乘性噪聲的多傳感器強(qiáng)跟蹤融合算法

發(fā)布時(shí)間:2018-05-13 00:08

  本文選題:數(shù)據(jù)融合 + 傳感器網(wǎng)絡(luò); 參考:《中國測試》2017年05期


【摘要】:為解決加性噪聲模型無法準(zhǔn)確刻畫實(shí)際觀測模型的問題,采用帶有乘性噪聲系統(tǒng)模型進(jìn)行建模。在實(shí)際系統(tǒng)中,由于多傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用使得傳統(tǒng)乘性噪聲的濾波算法已無法滿足實(shí)際需求,該文分別提出帶有乘性噪聲的有反饋分布式和序貫式多傳感器強(qiáng)跟蹤濾波融合方法,以有效解決復(fù)雜環(huán)境下的非線性系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)問題。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)表明,新算法具有很好的估計(jì)精度,在多傳感器目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中有較好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:In order to solve the problem that the additive noise model can not accurately depict the actual observation model, the system model with multiplicative noise is used to model the model. In the practical system, because of the application of multi-sensor network, the traditional multiplicative noise filtering algorithm can not meet the actual needs. In this paper, a feedback distributed and sequential multi-sensor strong tracking filtering fusion method with multiplicative noise is proposed to effectively solve the optimal state estimation problem for nonlinear systems in complex environments. The computer simulation results show that the new algorithm has good estimation accuracy and has a good prospect in multi-sensor target tracking applications.
【作者單位】: 中國飛行試驗(yàn)研究院;
【基金】:航空科學(xué)基金(2015ZD30002)
【分類號(hào)】:TN713;TP212

【相似文獻(xiàn)】

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2 褚東升;滕梓潔;張玲;;基于濾波器的一類帶乘性噪聲系統(tǒng)的執(zhí)行器故障檢測與估計(jì)方法[J];中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年06期

3 褚東升,王遠(yuǎn);帶乘性噪聲系統(tǒng)在加性噪聲相關(guān)時(shí)的最優(yōu)濾波[J];青島海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2001年06期

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6 ;[J];;年期

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4 于興凱;一類具有等式約束的帶乘性噪聲系統(tǒng)的濾波算法研究[D];中國海洋大學(xué);2014年



本文編號(hào):1880758

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